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Langfuse CI/CD:LLM质量测试集成
langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线(例如GitHub Actions)中,用于自动化大型语言模型(LLM)的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁,确保AI应用的稳定性和性能。
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Langfuse Webhook 提示词事件集成
langfuse-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
495
本技能指南教您如何配置Langfuse Webhooks,用于捕获提示词(Prompt)的创建、更新和删除等生命周期关键事件。通过实现一个安全的端点,您可以将Langfuse的变更信息与外部系统(如CI/CD流水线、Slack等)进行自动化集成,实现流程的联动和高效通知。
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Lemlist 自动化外联
lemlist-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
336
通过 Composio MCP 自动化 Lemlist 多渠道外联:管理活动、批量录入潜在客户、补充个性化变量、导出数据并处理退订,配合常见问题提示确保流程顺畅可控。
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AI智能体数据处理与合规指南
lindy-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
本技能提供了一套全面的指南,用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类(包括PII和PHI)、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时,能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。
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Linear 自动化助手
linear-automation
davepoon/buildwithclaude
276
通过 Rube MCP 的 Composio Linear 工具集自动化 Linear 的项目、任务、周期、标签和评论操作,包含连接检查、分页提示及必要时的 GraphQL 自定义查询。
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大型语言模型提示词优化
llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
88
本技能模拟专家级提示词工程师,专注于为大型语言模型(LLMs)优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术,将基础指令转化为生产级的优化提示,能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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SaaS 营销创意指南
marketing-ideas
coreyhaines31/marketingskills
410
针对 SaaS 软件产品提供 139 条经过验证的营销创意,结合阶段、预算和资源提供上下文推荐,并附实施提示,帮助快速找到增长思路或突破瓶颈。
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MCP服务器开发最佳实践指南
mcp-apps-builder
mcp-use/mcp-use
409
这是一份强制性的开发指南,提供了构建生产级MCP服务器的综合最佳实践、架构模式和安全注意事项。它适用于所有需要修改或创建新服务器组件(如工具、资源、提示词和小部件)的开发者,确保开发工作符合行业标准和最佳工作流。
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MCP 服务工具开发
mcp-development
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
99
展示 MCP 服务器开发的工具化实践,包括文件搜索、只读查询、资源与提示模板定义、传输配置以及客户端接入示例,帮助团队统一自动化能力。
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微服务设计模式指南
microservices-design
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
392
提供微服务设计策略,包括按业务划分服务边界、事件驱动通信、Saga补偿机制、API 网关、健康检查与反模式提示,帮助构建可独立部署与横向扩展的分布式系统。
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微软 Teams 自动化工具集
microsoft-teams-automation
davepoon/buildwithclaude
219
通过 Composio 和 Rube MCP 实现微软 Teams 任务自动化,涵盖频道和聊天发文、会议安排、团队与频道管理及消息搜索等流程,并提示接入步骤与速率限制注意事项。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试
mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
485
本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算,确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性,是构建高质量AI应用的必备环节。
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